• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권9호
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• pp.3186-3203
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• 2021

In this paper, a multi-scale local difference directional number (MLDDN) pattern is proposed for pig identification. Firstly, the color images of individual pig are converted into grey images by the most significant bits (MSB) quantization, which makes the grey values have better discrimination. Then, Gabor amplitude and phase responses on different scales are obtained by convoluting the grey images with Gabor masks. Next, by calculating the main difference of local edge directions instead of traditionally edge information, the directional numbers of Gabor amplitude and phase responses are encoded. Finally, the block histograms of the encoded images are concatenated on each scale, and the maximum pooling is adopted on different scales to avoid the high feature dimension. Experimental results on two pigsties show that MLDDN impressively outperforms the other widely used local descriptors.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.86-92
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• 2015

본 논문에서는 지역적인 에지의 방향 정보와 반응 크기, 주변 화소와의 밝기값 차이를 LDP 코드에 포함함으로써 얼굴 표정 인식률을 향상시킨다. 기존 LDP 코드를 사용하면 LBP에 비해서 영상의 밝기 변화에 덜 민감하고 잡음에 강한 장점을 가진다. 하지만, 밝기 변화가 없는 매끄러운 영역의 정보를 표현하기 어렵고, 배경에 얼굴과 유사한 에지 패턴이 존재하는 경우에는 인식률이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 에지 방향 정보를 기반으로 에지 강도 및 밝기값을 추가할 수 있도록 LDP 코드를 개선하고, 인식률을 측정한다.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.784-794
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• 2010

Automatic facial expression recognition has many potential applications in different areas of human computer interaction. However, they are not yet fully realized due to the lack of an effective facial feature descriptor. In this paper, we present a new appearance-based feature descriptor, the local directional pattern (LDP), to represent facial geometry and analyze its performance in expression recognition. An LDP feature is obtained by computing the edge response values in 8 directions at each pixel and encoding them into an 8 bit binary number using the relative strength of these edge responses. The LDP descriptor, a distribution of LDP codes within an image or image patch, is used to describe each expression image. The effectiveness of dimensionality reduction techniques, such as principal component analysis and AdaBoost, is also analyzed in terms of computational cost saving and classification accuracy. Two well-known machine learning methods, template matching and support vector machine, are used for classification using the Cohn-Kanade and Japanese female facial expression databases. Better classification accuracy shows the superiority of LDP descriptor against other appearance-based feature descriptors.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제8권3호
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• pp.119-127
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• 2019

COsmicheskaya Sisteyama Poiska Avariynich Sudov Search and Rescue Satellite-Aided Tracking (COSPAS-SARSAT) is an international communication support program to perform search and rescue (SAR) operations in emergency situations by using satellite signals relayed from a beacon. The legacy COSPAS-SARSAT was originally composed of low altitude and geostationary Earth orbit satellites; thus, a limited number of directional dish antennas was sufficient to cover the limited number of visible satellites at the local user terminal. However, the second generation COSPAS-SARSAT newly added the medium Earth orbit satellites, e.g., Global Navigation Satellite Systems (GNSS) to the existing system, so that the number of visible satellites increase dramatically, and the system upgrade to cover all the visible satellites is foreseen. The additional use of planned Korea Positioning System (KPS) to existing GNSS is envisaged to provide a better performance of their SAR service. This paper presents the benefits of the additional use of KPS together with the phased array antennas at the local user terminal of the COSPAS-SARSAT. This is to effectively response to the increase of the number of visible satellites. Numerical simulation is included to evaluate the performance improvement of COSPAS-SARSAT in terms of the number of visible satellites, geometry between satellites and user, and position estimation accuracy.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제33권1_2호
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• pp.157-172
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• 2015

We introduce a non-Euclidean metric for transportation systems with a defined minimum transportation cost (initial fare) and investigate the continuous single-facility Weber location problem based on this metric. The proposed algorithm uses the results for solving the Weber problem with Euclidean metric by Weiszfeld procedure as the initial point for a special local search procedure. The results of local search are then checked for optimality by calculating directional derivative of modified objective functions in finite number of directions. If the local search result is not optimal then algorithm solves constrained Weber problems with Euclidean metric to obtain the final result. An illustrative example is presented.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제32권5호
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• pp.433-445
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• 2000

The interfacial area concentration (IAC) is one of the most important parameters in the two-fluid model for two-phase flow analysis. The IAC can be measured by a local conductivity probe method that uses the difference of conductivity between water and air/steam. The number of sensors in the conductivity probe may be differently chosen by considering the flow regime of two-phase flow. The four sensor conductivity probe method predicts the IAC without any assumptions of the bubble shape. The local IAC can be obtained by measuring the three dimensional velocity vector elements at the measuring point, and the directional cosines of the sensors. The five sensor conductivity probe method proposed in this study is based on the four sensor probe method. With the five sensor probe, the local IAC for a given referred measuring area of the probe can be predicted more exactly than the four sensor probe. In this paper, the mathematical approach of the five sensor probe method for measuring the IAC is described, and a numerical simulation is carried out for ideal cap bubbles of which the sizes and locations are determined by a random number generator.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.717-720
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• 2007

본 연구에서는 지향성 안테나 빔의 최적방향을 찾고 유지하는 방법을 제안한다. 제안한 방식은 데이터에 안테나의 정보를 같이 실어 보내고 그 정보를 이용하여 변형된 유전자 알고리즘(MGA)으로 최적의 방향을 찾고 유지 한다. 제안한 방식은 각 스테이션에서 전송하는 데이터에 안테나의 정보를 같이 전송하며 안테나의 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 구하고 그 RSSI 값의 곱을 적합도 함수로 이용하여 그 값이 최대가 되는 방향을 찾는 방식이다. 통신 방식은 시분할 이중화(TDD: Time Division Duplex)방식으로 안테나의 제어 정보를 보낸다. 또한 염색체 구성에 있어서 16bit split 방식을 제안하여 탐색에 적용한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 1:1, 1:2, 1:5 지향성 안테나의 세 가지 경우에 대한 최적 방향 탐색의 시뮬레이션과 1:1 지향성 안테나의 최적 방향 탐색에 대한 실험을 통하여 성능을 비교 검토하였다. 염색체의 비트 수는 각각 8비트, 16비트, 그리고 16비트 스플릿으로 16비트 스플릿의 경우 8비트만을 사용하여 16비트와 비슷한 성능을 가졌다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.110-116
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• 2017

본 논문에서는 단일 센서 기기를 통해 획득된 CFA (color filter array) 영상의 효과적인 디모자이킹(demosaicking)을 위하여 방향성 기반 보간법과 영상의 비지역 특성을 이용하는 방법을 제안한다. G 채널을 복원하기 위하여 수직 및 수평방향 뿐만 아니라 대각선 방향을 고려하고, 영상의 지역적 특성을 위하여 비교적 적은 수의 픽셀을 이용하여 보간한다. 이후, 영상의 비지역적 특성을 반영하여 에지 근처에서의 복원능력 및 색상오류 등에 의한 화질열화를 개선하기 위하여 보간된 픽셀에 NLM (nonlocal means) 필터링을 적용한다. R과 B 채널은 이미 복원된 G 채널의 정보를 이용하여 방향성 기반 보간법 및 NLM 필터링을 적용하여 복원한다. 채도가 높고 색상변화가 비교적 큰 McMaster 영상에 대해서 수행한 실험결과는 제안하는 디모자이킹 방법이 기존의 방법에 비해 PSNR 기반의 객관적 성능평가 결과가 우수하고, 주관적 화질 측면에서 에지 및 텍스처와 같은 영상의 구조를 잘 보존하고 색상오류 등과 같은 왜곡현상을 감소시켜 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.115-124
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• 2010

최근 스테레오 정합 기술은 정합하고자 하는 픽셀을 포함한 국부적인(local) 영상의 정합 비용과 시차의 변화 비용을 누적하는 전역적(global)인 방법을 많이 사용하고 있다. 특히 전역적 스테레오 정합에서도 비용누적 (cost accumulation)의 방향을 일반적인 수평방향이 아닌 다수의 방향을 사용하는 연구가 늘고 있다. 본 논문에서는 기존의 스테레오 정합 기술을 다중 방향성 정합 기술로 확장하는 방법을 제안한다. 픽셀의 국부적인 정합 비용은 단순한 NCC (Normalized Cross Correlation)를 사용하였고 전역적 정합 기술의 하나인 정합선 최적화(Scan-line Optimization) 방법을 다중 방향으로 확장하는 기술을 제안하였다. 우선 정합선 최적화를 다중 방향으로 실행한 후 이들 결과를 이용하여 신뢰도가 높은 시차영상 (disparity image)을 획득한다. 반복적인 다중 방향 정합선 최적화 시행 후, 시차영상에서 남은 공백은 홀 복원 방법으로 계산한다. 시차가 구해진 픽셀에 대해서는 신뢰도 점수를 매긴 다음 이 점수를 확산하여 신뢰도 점수 테이블에서 가장 높은 값을 가지는 시차값으로 홀을 복원하였다. 제안하는 기술을 미들버리(Middlebury)의 스테레오 영상을 사용하여 오차를 분석하였다. 기존의 전역적 방법과 제안 기술을 이용하여 시차영상을 계산하고 그 오차를 비교하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1337-1344
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• 2014

디지털 가입자회선과 같은 통신에서 반향 제거기의 목적은 수신 경로에서 하이브리드 회로에 의해 누출되는 전송 신호를 보상하는 것이다. 일반적으로 전이중 통신에서 사용되는 반향 제거기는 지엽적인 신호에 의해 동작되는 적응 시스템이며, 최소 평균 제곱 알고리듬으로 구현된 반향 제거기가 많이 사용되어 왔지만 적은 계산 양의 장점을 가지는 반면에 느린 수렴 성능을 보인다. 또한, 반향 제거기의 길이는 성능과 수렴속도에 직접적인 영향을 미치며, 긴 시간동안 변화하는 반향을 제거하기 위해서는 반향 제거기의 계수 개수가 커야 하는데, 이것은 적응 필터의 수렴 속도를 감소시킨다. 본 논문에서는 통신 채널에서의 반향 제거에 대한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 순방향 알고리듬과 역방향 알고리듬의 가중 결합으로 구성된 양방향 최소 평균 제곱 알고리듬을 사용하여 반향 제거기의 최적의 계수를 계산한다. 마지막으로 수학적 해석 및 모의실험을 통해 제안한 반향 제거기가 계산 양의 증가가 없이 거의 동일한 계산 양으로 기존의 반향 제거기보다 수렴 속도가 빠르다는 사실을 확인하였다.